THE ORDER
THE ORDER

30OPENVINO advanced cource 4 数据精度对推理性能的影响

数据精度对推理性能的影响

  • 数据精度对推理性能的影响
    • 初始化环境
    • 编译示例
    • 开始实验
    • 下载模型
    • 进行不同精度的模型性能测试
    • 挑战任务

数据精度对推理性能的影响

初始化环境

#定义OV目录

export OV=/opt/intel/openvino_2021/

#定义工作目录

export WD=~/OV-300/04/

#初始化OpenVINO

source $OV/bin/setupvars.sh

编译示例

#一键编译OpenVINO中的C++ sample

source $OV/inference_engine/samples/cpp/build_samples.sh

开始实验

开始实验：

cd $WD

将刚才编译完成的benchmark_app 复制到当前文件夹：

cp /home/dc2-user/inference_engine_04_samples_build/intel64/Release/benchmark_app $WD

下载模型

python3 $OV/deployment_tools/tools/model_downloader/downloader.py --name face-detection-adas-0001 -o $WD

进行不同精度的模型性能测试

./benchmark_app -m intel/face-detection-adas-0001/FP32/face-detection-adas-0001.xml

./benchmark_app -m intel/face-detection-adas-0001/FP16/face-detection-adas-0001.xml

./benchmark_app -m intel/face-detection-adas-0001/FP16-INT8/face-detection-adas-0001.xml

比较不同精度的模型性能，以及模型的推理延迟或者是读取网络的时间…看看有什么不一样。

30OPENVINO advanced cource 4 数据精度对推理性能的影响_第1张图片
30OPENVINO advanced cource 4 数据精度对推理性能的影响_第2张图片
30OPENVINO advanced cource 4 数据精度对推理性能的影响_第3张图片

挑战任务

请输入：

./benchmark_app -help

以获得更多benchmark_app 的可评估参数。

请尝试设置不同的参数：

number of streams (-nstreams)

batch size (-b)

number of inderence request (-nireq)

number of threads (-nthreads)

例如：./benchmark_app -m intel/face-detection-adas-0001/FP32/face-detection-adas-0001.xml -b 2 -nireq 2 -nthreads 4

来获取当前设备的最佳性能
30OPENVINO advanced cource 4 数据精度对推理性能的影响_第4张图片

你可能感兴趣的:(OPEN,VINO,数据分析,机器学习,深度学习,OPENVINO,神经网络)

  • 深入剖析OpenJDK 18 GA源码：Java平台最新发展 想法臃肿
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenJDK18GA作为Java开发的关键里程碑，提供了诸多新特性和改进。本文章深入探讨了OpenJDK18GA源码，揭示其内部机制，帮助开发者更好地理解和利用这个版本。文章还涵盖了PatternMatching、SealedClasses、Records、JEP395、JEP406和JEP407等特性，以及HotSpot虚拟机、编译器、垃圾收集器、内存模型
  • PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接） 阿牛的药铺 算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
    PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
  • 霍夫变换（Hough Transform）算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例 点云SLAM 算法图形图像处理算法opencv图像处理与计算机视觉算法直线提取检测目标检测霍夫变换算法
    霍夫变换（HoughTransform）是一种经典的图像处理与计算机视觉算法，广泛用于检测图像中的几何形状，例如直线、圆、椭圆等。其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”，从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。一、霍夫变换基本思想输入：边缘图像（如经过Canny边缘检测）输出：一组满足几何模型的形状（如直线、圆）关键思想：图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空
  • 用OpenCV标定相机内参应用示例（C++和Python）
    下面是一个完整的使用OpenCV进行相机内参标定（CameraCalibration）的示例，包括C++和Python两个版本，基于棋盘格图案标定。一、目标：相机标定通过拍摄多张带有棋盘格图案的图像，估计相机的内参：相机矩阵（内参）K畸变系数distCoeffs可选外参（R,T）标定精度指标（如重投影误差）二、棋盘格参数设置（根据自己的棋盘格设置）：棋盘格角点数：9x6（内角点，9列×6行）；每个
  • OpenWebUI(12)源码学习-后端constants.py常量定义文件 青苔猿猿 AI大模型openwebuiconstants常量定义
    目录文件名：`constants.py`功能概述：主要功能点详解1.**MESSAGES枚举类**2.**WEBHOOK_MESSAGES枚举类**3.**ERROR_MESSAGES枚举类**✅默认错误模板✅认证与用户相关错误✅资源冲突与重复错误✅验证失败类错误✅权限限制类错误✅文件上传与格式错误✅模型与API错误✅请求频率与安全限制✅数据库与配置错误4.**TASKS枚举类**✅总结实际应用场
  • 基于Python的健身数据分析工具的搭建流程day1 weixin_45677320 python开发语言数据挖掘爬虫
    基于Python的健身数据分析工具的搭建流程分数据挖掘、数据存储和数据分析三个步骤。本文主要介绍利用Python实现健身数据分析工具的数据挖掘部分。第一步：加载库加载本文需要的库，如下代码所示。若库未安装，请按照python如何安装各种库（保姆级教程）_python安装库-CSDN博客https://blog.csdn.net/aobulaien001/article/details/133298
  • LangChain中的向量数据库接口－Weaviate 洪城叮当 langchain数据库经验分享笔记交互人工智能知识图谱
    文章目录前言一、原型定义二、代码解析1、add_texts方法1.1、应用样例2、from_texts方法2.1、应用样例3、similarity_search方法3.1、应用样例三、项目应用1、安装依赖2、引入依赖3、创建对象4、添加数据5、查询数据总结前言  Weaviate是一个开源的向量数据库，支持存储来自各类机器学习模型的数据对象和向量嵌入，并能无缝扩展至数十亿数据对象。它提供存储文档嵌
  • 深度学习模型表征提取全解析 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
    模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
  • 如何对.NET应用程序进行数字签名 溪源More 服务器linux网络运维
    我们可以为我们的程序进行数字签名,这样就可以证明该程序的作者是可信的.首先为了签名程序,我们需要先创建一个证书.证书是由证书颁发机构(CA)颁发的,CA是受信任的第三方机构,它可以为我们颁发证书.当然我们也可以自己创建证书.接下来简单介绍下如何利用OpenSSL工具创建证书.创建证书下载openssl安装包并安装,推荐下载最新64位版本.打开命令行,输入openssl,如果提示Openssl不是内
  • 数据分析常用指标名词解释及计算公式 走过冬季 学习笔记数据分析大数据
    数据分析中有大量常用指标，它们帮助我们量化业务表现、用户行为、产品健康度等。下面是一些核心指标的名词解释及计算方式，按常见类别分类：一、流量与用户规模指标页面浏览量名词解释：用户访问网站或应用时，每次加载或刷新一个页面就算一次PV。它衡量的是页面被打开的总次数。计算方式：PV=∑(所有页面被加载的次数)(通常由埋点或日志直接统计)独立访客数名词解释：在特定时间范围内（如一天、一周、一月），访问网站
  • 【Qualcomm】高通SNPE框架简介、下载与使用 Jackilina_Stone 人工智能QualcommSNPE
    目录一高通SNPE框架1SNPE简介2QNN与SNPE3Capabilities4工作流程二SNPE的安装与使用1下载2Setup3SNPE的使用概述一高通SNPE框架1SNPE简介SNPE（SnapdragonNeuralProcessingEngine），是高通公司推出的面向移动端和物联网设备的深度学习推理框架。SNPE提供了一套完整的深度学习推理框架，能够支持多种深度学习模型，包括Pytor
  • Python的科学计算库NumPy（一） linlin_1998 pythonnumpy开发语言
    NumPy(NumericalPython)是Python中最基础、最重要的科学计算库之一，提供了高性能的多维数组（ndarray）对象和大量数学函数，是许多数据科学、机器学习库（如Pandas、SciPy、TensorFlow等）的基础依赖。1.创建一个numpy里面的一维数组importnumpyasnp###通过array方法创建一个ndarrayarray1=np.array([1,2,3
  • 深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包 Atticus-Orion 上位机知识篇图像处理篇深度学习篇深度学习人工智能NPU昇腾CANN
    介绍昇腾NPU是华为推出的神经网络处理器，具有强大的AI计算能力，而CANN工具包则是面向AI场景的异构计算架构，用于发挥昇腾NPU的性能优势。以下是详细介绍：昇腾NPU架构设计：采用达芬奇架构，是一个片上系统，主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个CPU核心，包括控制CPU和AICPU，前者用于控制处理器整体运行，后者承担非矩阵类复杂计算。此外，还拥有AICore
  • 深度学习图像分类数据集—桃子识别分类 AI街潜水的八角 深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
    该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：桃子识别分类：['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片，每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
  • 24GB GPU 中的 DeepSeek R1：Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化 知识大胖 NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekollama
    简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型，UnslothAI团队对其进行了动态量化，将模型大小减少了80%（从720GB减少到131GB），同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时，该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装，使用PandasAI和Ollama进行数据分析，用自然语言向你公司的数据提问为决策
  • OpenWebUI系列之 如何通过docker自动将其更新到OpenWebUI最新版本 知识大胖 NVIDIAGPU和大语言模型开发教程dockerllmopenwebui
    实战需求OpenWebUI是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管WebUI，旨在完全离线运行。它支持各种LLM运行器，包括Ollama和OpenAI兼容API。如何通过docker自动将其更新到OpenWebUI最新版本？系列文章《OpenWebUI系列之如何通过docker更新到OpenWebUI的最新版本》权重0，本地类、opewebui类《OpenWebUI系列之如何通过docker自动将
  • AnythingLLM教程系列之 04 AnythingLLM 允许您以正确的格式导出聊天日志，以构建 GPT-3.5 和 OpenAI 上其他可用模型的微调模型（教程含安装步骤） 知识大胖 NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama3aianythinllmllama
    什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序，可以执行RAG、AI代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT，但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI
  • 在 openEuler 24.03 LTS-SP1 安装 KubeSphere + K8s 集群时 kubelet 默认连接 127.0.0.1 问题分析与解决 gs80140 各种问题kuberneteskubelet容器
    目录在openEuler24.03LTS-SP1安装KubeSphere+K8s集群时kubelet默认连接127.0.0.1问题分析与解决❗问题现象问题根因分析✅解决方案方案一：修改每个节点的kubelet配置（推荐）方案二：预防性修改安装模板（集群安装前）总结在openEuler24.03LTS-SP1安装KubeSphere+K8s集群时kubelet默认连接127.0.0.1问题分析与解决
  • 基于 openEuler 24.03 (LTS-SP1)：彻底解决 containerd 拉取私有仓库镜像时的 x509 自签证书报错问题 gs80140 各种问题ansiblesslx509
    目录基于openEuler24.03(LTS-SP1)：彻底解决containerd拉取私有仓库镜像时的x509自签证书报错问题摘要❗️问题背景✅解决方案（官方推荐根证书信任法）步骤一：准备自签CA文件步骤二：复制证书至系统信任目录步骤三：刷新系统信任根证书步骤四：重启containerd服务步骤五：验证拉取是否成功故障排查建议参考配置（非必须）✅总结基于openEuler24.03(LTS-SP
  • 在 Linux（openEuler 24.03 LTS-SP1）上安装 Kubernetes + KubeSphere 的防火墙放行全攻略
    目录在Linux（openEuler24.03LTS-SP1）上安装Kubernetes+KubeSphere的防火墙放行全攻略一、为什么要先搞定防火墙？二、目标环境三、需放行的端口和协议列表四、核心工具说明1.修正后的exec.sh脚本（支持管道/重定向）2.批量放行脚本：open_firewall.sh五、使用示例1.批量放行端口2.查看当前防火墙规则3.仅开放单一端口（临时需求）4.检查特定
  • 使用NVIDIA NeRF将2D图像转换为逼真的3D模型（Python） ByteWhiz 3dpython计算机视觉Python
    使用NVIDIANeRF将2D图像转换为逼真的3D模型（Python）NeuralRadianceFields（NeRF）是一种强大的方法，可以将2D图像转换为逼真的3D模型。它使用神经网络来建模场景的辐射场，并通过渲染多个视角的图像来重建3D模型。在本文中，我们将使用Python和NVIDIANeRF库来实现这一过程。首先，我们需要安装所需的库。我们可以通过以下命令使用pip安装NVIDIANe
  • 微算法科技的前沿探索：量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用 MicroTech2025 量子计算算法
    在信息技术飞速发展的今天，计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别，从医疗影像分析到安防监控，计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而，随着视觉任务复杂度的不断提升，传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下，量子计算作为一种颠覆性的计算模式，以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间，为解决这一难题提供了新的思路。微算
  • GPT实操——利用GPT创建一个应用 狗木马 深度学习gpt-3gpt
    功能描述信息查询：用户可以询问各种问题，如天气、新闻、股票等，机器人会返回相关信息。任务执行：用户可以要求机器人执行一些简单的任务，如设置提醒、发送邮件等。情感支持：机器人可以与用户进行情感交流，提供安慰和支持。个性化设置：用户可以自定义机器人的回复风格和偏好。技术栈前端：React.js后端：Node.js+Express数据库：MongoDB自然语言处理：OpenAIGPT-3API其他工具：
  • OpenCV图像数据处理:convertTo,normalize和scaleAdd luofeiju OpenCV函数实战opencv
    在OpenCV图像处理的世界里，有几个函数进行一些基本数据变换：cv::convertTo()：类型转换与线性缩放；cv::normalize()：归一化处理；cv::scaleAdd()：加权叠加运算。cv::addWeighted():与scaleAdd相似，进行加权叠加运算；一、cv::convertTo()：线性变换+数据类型转换voidcv::Mat::convertTo(OutputA
  • Elasticsearch搜索引擎存储：从原理到实践的全景解析 Python×CATIA工业智造 搜索引擎elasticsearch大数据
    引言在大数据时代，数据规模呈指数级增长，传统数据库的模糊查询、实时分析能力逐渐成为瓶颈。Elasticsearch（简称ES）凭借其分布式架构、实时搜索和灵活的数据分析能力，成为企业级搜索与存储的核心引擎。截至2025年，ES在全球日志分析、电商搜索、实时监控等场景的市场占有率超过60%。本文将从存储架构、核心技术、应用场景及优化策略四个维度，深入解析Elasticsearch的设计哲学与实践价值
  • Cool Pi CM5-LAPTOP Linux Quick Start Guide george-coolpi linux运维服务器开源arm开发AI编程
    MachineIntroductionCOOLPICM5open-sourcenotebookisaproductthatcombineshighperformance,portability,andopen-sourcespirit.Itnotonlymeetsthebasiccomputingneedsofusers,butalsoprovidesanidealplatformforthose
  • 树莓派 —— 在树莓派4b板卡下编译FFmpeg源码，支持硬件编解码器（mmal或openMax硬编解码加速） 信必诺 FFmpeg树莓派FFmpeg编译源码mmalopenMax树莓派树莓派4b
    FFmpeg相关音视频技术、疑难杂症文章合集（掌握后可自封大侠⓿_⓿）（记得收藏，持续更新中…） 正文     1、准备工作          （1）树莓派烧录RaspberryPi系统          （2）树莓派配置固定IP（文末）          （3）xshell连接树莓派          （4）
  • 麒麟v10arm64自制nginx1.26.1的docker镜像包 睡不醒的双眼皮 dockernginx
    #基础镜像openeuler2203arm64#1.宿主机下载nginx对应版本编译./configure--prefix=/usr/local/nginx--conf-path=/etc/nginx/nginx.conf&&make&&makeinstall2.#创建构建镜像目录mkdir/opt/dockerfilecp-r/usr/local/nginx/opt/dockerfile/ngi
  • NumPy-@运算符详解 GG不是gg numpynumpy
    NumPy-@运算符详解一、@运算符的起源与设计目标1.从数学到代码：符号的统一2.设计目标二、@运算符的核心语法与运算规则1.基础用法：二维矩阵乘法2.一维向量的矩阵语义3.高维数组：批次矩阵运算4.广播机制：灵活的形状匹配三、@运算符与其他乘法方式的核心区别1.对比`np.dot()`2.对比元素级乘法`*`3.对比`np.matrix`的`*`运算符四、典型应用场景：从基础到高阶1.深度学习
  • MacOS 终端(Terminal)配置显示日期时间 qifengle2014 macossshpythonjava
    效果1、判断当前设备终端是bash还是zshecho$SHELL结果如果是/bin/bash或/usr/local/bin/bash→bash结果如果是/bin/zsh或/usr/local/bin/zsh→zsh2、如果是zsh打开~/.zshrc文件，open-e~/.zshrc是打开文件编辑，也可以vim修改编辑内容，在加入.zshrc以下内容：PROMPT='%F{cyan}%D{%Y-%
  • JAVA基础 灵静志远 位运算加载Date字符串池覆盖
    一、类的初始化顺序 1 （静态变量，静态代码块）-->（变量，初始化块）--> 构造器 同一括号里的，根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况，那就在父类到子类交替初始化。 二、String 1 String a = "abc"; JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象，根
  • keepalived实现redis主从高可用 bylijinnan redis
    方案说明 两台机器（称为A和B），以统一的VIP对外提供服务 1.正常情况下，A和B都启动，B会把A的数据同步过来（B is slave of A） 2.当A挂了后，VIP漂移到B；B的keepalived 通知redis 执行：slaveof no one，由B提供服务 3.当A起来后，VIP不切换，仍在B上面；而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B，开始
  • java文件操作大全 0624chenhong java
    最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章，转过来留着。 http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html 转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html 一.获得控制台用户输入的信息    &nbs
  • android学习任务 不懂事的小屁孩 工作
    任务 完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog，并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程，并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果，写一个实例 已完成 复习fragem
  • zoom.js 换个号韩国红果果 oom
    它的基于bootstrap 的 https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js  transition.js模块引用顺序 <link rel="stylesheet" href="style/zoom.css"> <script src=&q
  • 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2 蓝儿唯美 Solaris
    当Oracle发布Solaris 11时，它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是，这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好，我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用：OpenStack、内核域、统一存档（UA）和弹性虚拟交换（EVS）。 
  • spring学习——springmvc（一） a-john springMVC
    Spring MVC基于模型-视图-控制器（Model-View-Controller，MVC）实现，能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。   1，跟踪Spring MVC的请求 请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样，Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
  • hdu4342 History repeat itself-------多校联合五 aijuans 数论
    水题就不多说什么了。 #include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
  • EJB和javabean的区别 asia007 beanejb
    EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了   1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
  • Struts的action和Result总结 百合不是茶 strutsAction配置Result配置
        一:Action的配置详解:      下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件     <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE struts PUBLIC &quo
  • 如何带好自已的团队 bijian1013 项目管理团队管理团队
    在网上看到博客" 怎么才能让团队成员好好干活"的评论，觉得写的比较好。 原文如下： 我做团队管理有几年了吧，我和你分享一下我认为带好团队的几点： 1.诚信         对团队内成员，无论是技术研究、交流、问题探讨，要尽可能的保持一种诚信的态度，用心去做好，你的团队会感觉得到。 2.努力提
  • Java代码混淆工具 sunjing ProGuard
    Open Source Obfuscators ProGuard http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
  • 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制 bit1129 redis
    在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制，但是它存在Master单点问题，为了解决这个问题，Redis从2.6开始引入sentinel，用于监控和管理Redis的主从复制环境，进行自动failover，即Master挂了后，sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作，如果Master醒来再次加入集群，只能以从服务器的形式工作。   什么是Sentine
  • 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务 白糖_ DAOspringAOP框架Hibernate
    都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好，但在只有hibernate这个框架情况下，我们开启session、管理事务就往往很麻烦。 public void save(Object obj){ Session session = this.getSession(); Transaction tran = session.beginTransaction(); try
  • maven3实战读书笔记 braveCS maven3
    Maven简介 是什么？ Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具 是基于POM概念(工程对象模型) [设计重复、编码重复、文档重复、构建重复，maven最大化消除了构建的重复] [与XP：简单、交流与反馈；测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]     功能：
  • 编程之美-子数组的最大乘积 bylijinnan 编程之美
    public class MaxProduct { /** * 编程之美 子数组的最大乘积 * 题目: 给定一个长度为N的整数数组，只允许使用乘法，不能用除法，计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组，并写出算法的时间复杂度。 * 以下程序对应书上两种方法，求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。 * 但按题目的意思，是要求得这个子数组，而不
  • 读书笔记-2 chengxuyuancsdn 读书笔记
    1、反射 2、oracle年-月-日 时-分-秒 3、oracle创建有参、无参函数 4、oracle行转列 5、Struts2拦截器 6、Filter过滤器(web.xml) 1、反射 (1)检查类的结构 在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。 2、oracle年月日时分秒 s
  • [求学与房地产]慎重选择IT培训学校 comsci it
          关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题       培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题       我们大家都知道，房子是一个比较昂贵的东西，特别是那种能够当教室的房子... &nb
  • RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 daizj oraclermanfilespersetPARALLELISM
    RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转 PARALLELISM --- 我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道： RMAN > configure device type disk parallelism 3 ; 表示启动三个通道，可以加快备份恢复的速度。
  • 简单排序:冒泡排序 dieslrae 冒泡排序
    public void bubbleSort(int[] array){ for(int i=1;i<array.length;i++){ for(int k=0;k<array.length-i;k++){ if(array[k] > array[k+1]){
  • 初二上学期难记单词三 dcj3sjt126com sciet
    concert 音乐会 tonight 今晚 famous 有名的；著名的 song 歌曲 thousand 千 accident 事故；灾难 careless 粗心的，大意的 break 折断；断裂；破碎 heart 心（脏） happen  偶尔发生，碰巧 tourist 旅游者；观光者 science （自然）科学 marry 结婚 subject 题目；
  • I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码 dcj3sjt126com redis
    wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz tar xvzf redis-stable.tar.gz cd redis-stable make   前面3步应该没有问题，主要的问题是执行make的时候，出现了异常。 异常一： make[2]: cc: Command not found 异常原因：没有安装g
  • 并发容器 shuizhaosi888 并发容器
       通过并发容器来改善同步容器的性能，同步容器将所有对容器状态的访问都串行化，来实现线程安全，这种方式严重降低并发性，当多个线程访问时，吞吐量严重降低。    并发容器ConcurrentHashMap       替代同步基于散列的Map，通过Lock控制。   &nb
  • Spring Security（12）——Remember-Me功能 234390216 Spring SecurityRemember Me记住我
    Remember-Me功能   目录   1.1     概述 1.2     基于简单加密token的方法 1.3     基于持久化token的方法 1.4     Remember-Me相关接口和实现
  • 位运算 焦志广 位运算
    一、位运算符Ｃ语言提供了六种位运算符： & 按位与 | 按位或 ^ 按位异或 ~ 取反 << 左移 >> 右移 1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时，结果位才为1 ，否则为0。参与运算的数以补码方式出现。 例如：9&am
  • nodejs 数据库连接 mongodb mysql liguangsong mongodbmysqlnode数据库连接
    1.mysql 连接    package.json中dependencies加入     "mysql":"~2.7.0"    执行 npm install      在config 下创建文件 database.js    
  • java动态编译 olive6615 javaHotSpotjvm动态编译
        在HotSpot虚拟机中，有两个技术是至关重要的，即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。     HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢？Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器，即Profile Monitor,专门监视
  • Storm0.9.5的集群部署配置优化 roadrunners 优化storm.yaml
    nimbus结点配置（storm.yaml）信息： # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one # or more contributor license agreements. See the NOTICE file # distributed with this work for additional inf
  • 101个MySQL 的调节和优化的提示 tomcat_oracle mysql
    　1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 　　2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的，它的速度很慢。 　　3. 使用电池供电的RAM（注：RAM即随机存储器）。 　　4. 使用高级的RAID（注：Redundant Arrays of Inexpensive Disks，即磁盘阵列
  • zoj 3829 Known Notation(贪心) 阿尔萨斯 ZOJ
    题目链接：zoj 3829 Known Notation 题目大意：给定一个不完整的后缀表达式，要求有2种不同操作，用尽量少的操作使得表达式完整。 解题思路：贪心，数字的个数要要保证比∗的个数多1，不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串，碰到数字+1，碰到∗-1,保证数字的个数大于等1，如果不够减的话，可以和最后面的一个数字交换位置（用栈维护十分方便），因为添加和交换代价都是1
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他